Ilustrație Lucian Muntean

Algoritmul lui Covid-19 în România. Un proiect-pilot bazat pe inteligență artificială

Un grup de voluntari din două firme IT din Cluj-Napoca a încheiat un acord cu Ministerul Sănătății și cu Departamentul pentru Situații de Urgență pentru demararea unui program asistat de inteligența artificială, care ar putea ajuta la pre-triajul bolnavilor care ajung la spitale. Acest program va putea să facă proiecții privind capacitatea de diagnostic și capacitatea de tratament al cazurilor de Covid-19 în România. 

Am vorbit cu Dan Chiuzbăian, CEO-ul unei din cele două firme, care au început deja adaptarea unui algoritm de tipul „machine learning” pentru analiza cazurilor testate deja în România. Chiuzbăian spune că preferă să păstreze anonime numele celor două firme implicate, fiindcă „nu vor să își facă reclamă” pornind de la acest proiect pe care îl dezvoltă pro-bono.

Suntem un grup de voluntari, oamenii au lucrat în weekend, au lucrat noaptea. Suntem un grup de oameni care, dacă ajutăm, ajutăm. Dar, ca răspundere ne asumăm cele două firme că datele pe care le punem acolo sunt funcționale și avem o infrastructură de firmă IT, un mic centru de date, să zicem că facem față unui proiect de nivel mediu”, a precizat Chiuzbăian. 

Cum funcționează? 

Într-o primă fază, proiectul-pilot înseamnă un site responsiv, care poate fi încărcat și de pe telefoanele mobile, urmând să devină o aplicație dacă lucrurile funcționează în parametri gândiți de dezvoltatori.

Principiul după care funcționează acest site este relativ simplu: inginerii vor antrena un algoritm de tip machine learning (un program care învață din mers să analizeze cantități uriașe de date) să compare simptome introduse de utilizatori cu cazurile diagnosticate în acest moment în România.

Asta înseamnă că inteligența artificială are nevoie de o bază de date pusă la dispoziție de Ministerul Sănătății, prin intermediul a 7 spitale de boli infecțioase, Institutul Național de Boli Infecțioase „Prof. Dr. Matei Balș”, Spitalul Clinic de Boli Infecțioase și Tropicale Dr. Victor Babeș, Spitalele de boli infecțioase Craiova, Timișoara, Cluj, Iași și Constanța. 

Felul în care va funcționa aplicația se bazează pe multe diagnostice anonimizate, fiindcă nu ne interesează în sine persoana, ci tipul de diagnostic. Baza de învățare, din care se ia decizia, e o bază medicală, cu diagnostice de triaj confirmate de medici. 

Noi vom avea un chestionar de 15-20 de itemi cu date despre simptome, cum ar fi febră, tuse, respirație dificilă în lipsa efortului, nas înfundat, dureri de cap, musculare, care se potrivesc și la răceală și la gripă și la acest Covid-19.

Există factori de risc pe care îi interogăm, boli cronice, pulmonare, tumori, obezitate, zone de călătorie, vârsta, dacă e fumător sau nu, toate aceste date sunt completate și de medici, dar acasă le completează și persoana. Ceea ce completează persoana sau utilizatorul care vrea să folosească aplicația nu se salvează ca bază de antrenament pentru algoritm, doar se compară datele lui cu același segment de vârstă, factorii de risc asociați și simptome comune.

Algoritmul, care e unul bazat pe învățare, machine learning, va da un scor, % e posibil să ai gripă, % să ai răceală și % să ai virusul Sars-Cov-2. El nu va ține locul unui test făcut de medici, fiindcă numai ei pot spune dacă e albă sau neagră, dar poate să estimeze cât de apropiat ești de un diagnostic sau de altul. Și cei care au simptomele cele mai puțin periculoase vor fi sfătuiți să stea acasă, pentru că probabil sistemul medical va fi foarte ocupat cu oameni care, într-adevăr, trebuie să fie tratați. Să reducem presiunea de pe medici. 

Noi re-rulăm în fiecare noapte funcția de optimizare pe noul set de date acumulat în timpul zilei, ca mâine, algoritmul să fie și mai bun. Punctul critic al acestui proiect este să avem date de bună calitate confirmate medical de medicii din spitale, fără ele algoritmul nu va da rezultatele pe care ni le dorim.

Ilustrație Lucian Muntean

Potrivit acordului încheiat cu Ministerul Sănătății, s-a emis o recomandare scrisă către spitalele menționate, care să acorde sprijin inginerilor IT în culegerea datelor de care au nevoie. Spitalele ar trebui să desemneze doi oameni care să rămână în contact. 

Pentru ca proiectul să poată fi lansat, iar algoritmul de machine learning să înceapă să ruleze analiza, este nevoie ca în baza de date să fie încărcate minimum 1.000 de diagnostice. „Sperăm să avem la începutul acestei săptămâni o interfață accesibilă pentru medici, unde ei să încarce direct, cei care se află în secțiile de triaj și au acces. Nu trebuie să mutăm foi între noi. Dacă nu va fi posibil, noi, cu ajutorul voluntarilor, putem încărca date anonimizate. Încă nu știm volumul de date disponibile. Sunt probleme care trebuie rezolvate.

Pentru ca răspunsul generat de inteligența artificială să fie cât mai apropiat de realitate, el trebuie să analizeze în aceeași măsură diagnostice de Covid-19, răceală sau gripă comună și trebuie să fie echilibrat inclusiv pe sexe dau vârsta subiecților. 

Noi avem experiență în machine learning, lucrăm de mai bine de 3 ani cu niște algoritmi de inteligență artificială și avem cel puțin o opțiune clară, cum dorim să facem. Punctul critic al proiectului este această parte de culegere de date pe care noi vrem să o facem și să o punem la dispoziția spitalelor. Ea poate fi folosită și ca interfață de triaj, în caz că nu au, dacă ei lucrează pe formulare de hârtie. Noi le punem gratuit la dispoziție acest sistem, își pot face o statistică să vadă câți pacienți au diagnosticat cu răceală, câți cu gripă, câți cu Covid-19, câți au fost în total, am putea să estimăm gradul la care s-ar umple spitalele la un moment dat, dacă știm câte paturi sunt alocate pentru diagnosticul de Covid-19.

Văzând rata de creștere și diagnosticare un alt algoritm, dar care e învecinat cu ce facem noi deja, poate să spună, probabil că în 10 zile veți ajunge la umplerea spitalului.

Se pot face multe lucruri dacă se adună împreună datele. Dacă medicii din zonele acestea de triaj nu pun la dispoziție datele pe care le au, noi vom analiza în continuare date statistice, nu particularități. Și asta e foarte greșit, fiindcă la date statistice se poate oricine încadra, dar prin diagnostice, particularități, putem vedea lucruri care altminteri nu se văd într-un big picture. Noi nu avem o bază de date pe care să facem asta. Avem, nu știu, câteva mii de cazuri testate, și nu există o bază de date, care să ne spună rezultatele și diagnosticul.” 

Micile tale donații ne ajută să existăm. Dacă cititorii PressOne ar dona doar 5€ pe an, noi am putea aduce în fața ta de cinci ori mai multe soluții la problemele României.
Vrei să ne ajuți?
Prin card sau PayPal:
O singură dată
Lunar
5€
10€
25€
50€
Prin cont bancar:
RO54 BTRL RONC RT02 4298 9602

Fundația PressOne
Banca Transilvania, Sucursala Cluj-Napoca

Redirecționează:
20% din impozitul pe profit al companiei

Din taxele pe profitul companiei tale, poți alege ca până la 20% să meargă către echipamente video și reportaje, nu către stat.

Descarcă draft-ul contractului de sponsorizare de AICI. Completează-l cu datele companiei și suma. Trimite-l la marketing@pressone.ro.

*Baza legală poate fi consultată AICI.

2% din impozitul pe salariu

Din taxele pe salariul tău, poți alege ca 2% să meargă către articolele noastre și newsletterul Revista Pressei, nu către stat.

Descarcă formularul de AICI.

Depune-l la ANAF până pe 15 martie sau trimite-l până pe 1 martie la adresa: Bld. Eroilor, nr.1, ap.11, Cluj-Napoca, jud. Cluj. Și îl depunem noi.

REVISTA PRESSEI

Un newsletter pentru cititori curioși și inteligenți.

Sunt Curios
Celemaicititearticole
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...